Quality of palliative and end-of-life care: a qualitative study of experts’ recommendations to improve indicators in Quebec (Canada)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2021, the National Institute of Public Health (INSPQ) (Quebec, Canada), published an update of the palliative and end-of-life care (PEoLC) indicators. Using these updated indicators, this qualitative study aimed to explore the point of view of PEoLC experts on how to improve access and quality of care as well as policies surrounding end-of-life care. METHODS: Semi-directed interviews were conducted with palliative care and policy experts, who were asked to share their interpretations on the updated indicators and their recommendations to improve PEoLC. A thematic analysis method was used. RESULTS: The results highlight two categories of interpretations and recommendations pertaining to: (1) data and indicators and (2) clinical and organizational practice. Participants highlight the lack of reliability and quality of the data and indicators used by political and clinical stakeholders in evaluating PEoLC. To improve data and indicators, they recommend: improving the rigour and quality of collected data, assessing death percentages in all healthcare settings, promoting research on quality of care, comparing data to EOL care directives, assessing use of services in EOL, and creating an observatory on PEoLC. Participants also identified barriers and disparities in accessing PEoLC as well as inconsistency in quality of care. To improve PEoLC, they recommend: early identification of palliative care patients, improving training for all healthcare professionals, optimizing professional practice, integrating interdisciplinary teams, and developing awareness on access disparities. CONCLUSIONS: Results show that PEoLC is an important aspect of public health. Recommendations issued are relevant to improve PEoLC in and outside Quebec.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».